真实工作体验~先说结论：非常安利！！！ 在滴滴成长很快，对新人有培养体系。老板们和同事都很职业，能力强，培养了我比较好的职业习惯，也拿到了比较好的结果。当然有时候压力也会大一点点，挺过去就好了。 上下班不打卡，包晚餐，9点后打车免费。有商保报销90%，过节有公司礼盒。有人情味，相较其他厂老人（3年以上司龄）相对更多些！⭐关于职场氛围：真的很爱滴滴🍊的氛围，大家都很亲近，组里人也会一起吃饭，而且经常被请客，嘻嘻。还有就是可能职场不是很大，整个二楼一半人我都认识了！我从最开始比较害羞到慢慢主动和别人搭话噜，感觉这次实习认识的小伙伴还是比较多的！ ⭐关于成长：mt和同事不管在日常工作上还是求职、职业规划上都给我提供了帮助，花时间辅导我面试、回答我幼稚的问题…这些都让我很感激！而且我也看到了他们的工作状态，对商分、数分有了一些理解。有时候和他们的交流给迷茫时期的我带来了一些慰藉。不过有时候组里忙起来可能就没人管我，所以我也狠狠摸鱼了 ⭐通勤不太方便是真的，上海职场离地铁站老远了，而且地理位置离上海哪个高校都远；晚上的饭菜也不是很好吃；茶水间只有开水…… 但是工位不挤，实习生独立工位这点还是蛮好嘟；而且楼下有健身房，有时间可以去跑个步哦～ ⭐很爱Mac book前置拍出来糊糊的感觉！宝子们可以试一下hhh，摸鱼不干别的就是自拍、养花、吃零食滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动啦！🚘岗位类别工程/算法/数据/安全技术/效能管理/产品/商业分析/金融模型/运营/专业职能/其他🚘投递要求2025年9月~2026年8月之间毕业的海内外高校毕业生，每人可投递1个岗位🚘工作地点北京/杭州/上海等🚘招聘流程简历投递（4.15起）-面试安排-Offer发放🚘【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来立刻投递，快人一步，抢跑未来！大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位（比如PM+LJJ），我来确认有没有内推成功喽                                     

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滴滴2026届秋招储备实习生招聘正式启动 岗位类别：工程/算法/数据/安全技术/效能管理/产品/商业分析/金融模型/运营/专业职能/其他投递要求：2025年9月~2026年8月之间毕业的海内外高校毕业生，每人可投递1个岗位工作地点：北京/杭州/上海等招聘流程：简历投递（4.15起）-面试安排-Offer发放 🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来      

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个人背景：- 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！                                                                                          

个人背景：- 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！                                                                                   

个人背景：- 985硕士，计算机专业，研究方向为机器学习/数据挖掘- 有推荐系统相关项目，Kaggle竞赛经历- 面试岗位：滴滴出行-算法工程师（机器学习/运筹优化方向）📝 面试全流程回顾1. 笔试（线上编程+数学）-算法题（2道，LeetCode中等偏上难度）- 动态规划：最长递增子序列变种（需优化到O(nlogn)）- 图论：Dijkstra算法实现+路径还原- 数学题（概率统计+线性代数）- 贝叶斯定理应用题（拼车场景下的概率计算）- 矩阵分解（SVD）的原理与优化意义2. 技术一面（1小时）- 代码能力- 手撕：实现带权随机抽样（Reservoir Sampling变种）- 代码优化：如何减少时间复杂度？- 机器学习基础- XGBoost vs LightGBM的差异？如何选择分裂点？- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？- 业务场景题- 滴滴拼车订单匹配如何建模？（聚类+贪心算法的取舍）3. 技术二面（1.5小时）- 项目深挖- 详细介绍Kaggle竞赛方案（特征工程、模型融合技巧）- 追问：如果数据分布偏移（如疫情前后出行规律变化），如何调整模型？- 系统设计- 设计一个实时ETA（预估到达时间）系统：- 数据源（GPS/交通路况/历史数据）- 模型选型（时序模型+在线学习）- 异常情况处理（突发拥堵如何动态调整？）- 算法发散题- 如何用算法减少司机空驶率？（转化为图的最短路径问题）4. HR面（30分钟）- 团队协作经历、抗压能力举例- 期望薪资与工作地点偏好🌟 滴滴算法团队特点业务驱动：算法直接影响亿级用户体验，成就感强技术栈前沿：时空预测、强化学习、因果推断等均有落地成长快：技术大牛密集，新人可接触核心项目🚘投递方式【内推链接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【内推码】DScKP9qC立刻投递，快人一步，抢跑未来全流程跟进，投递的同学评论区留言，方便后续跟进，秋招加油！                                                                            

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